It has been estimated the total factor productivity(TFP)of the city of Seoul. Average TFP growth rate during 1974-1992 has been estimated as 0.0602. TFP growth rate has been decreased from 0.0804 of 1970's to 0.0561 of 1980 and 1990's Factsro affecting the TFP are found to be core infrastructure, capital stock and land price growth rate. High land price growth rate depresses the TFP growth rate. During 1989, due to the high land price growth rate and extremely low building costruction permit TFP rate has been estimated as negative.
기존의 많은 연구에서는 R&D 투자를 포함한 기술진보 요인이 TFP의 결정요인으로 작용한다는 실증연구는 많았으나, 산업 분석에 있어서 규모의 경제가 TFP에 미치는 영향에 대한 실증분석이 많지 않고 또 이들 연구들의 대부분이 비모수적 멤퀴스트 생산성지수 분석이나 확률적 변경생산함수 모형을 사용함으로써 개별 독립변수가 TFP에 미치는 영향에 대한 실증분석이 이루어지지 않았다. 따라서 본 연구에서는 기존의 성장회계방정식 요인 분해를 통해 산업별 TFP 증가율을 도출하고, 산업별 TFP의 영향 요인으로 R&D 투자와 규모의 경제(산업별 영세성)를 고려한 실증분석 모델을 구축하여 TFP 결정요인에 대해 실증 분석하였다. 우선 전체 15개 산업 기준 TFP 증가율을 보면 1993${\sim}$1997년 연평균 약 3.8%에 불과했으나, 외환위기 이후 1999${\sim}$2000년 연평균 7.8%로 상승하였다. 한편 1993${\sim}$2000년 사이의 산업별 TFP 연평균 증가율을 보면 IT 제조업 부문인 전기전자기기제조 부문이 11.6%로 가장 높게 나타났으며, 가구 및 기타 제품 제조는 -0.4%를 나타냈다. 서비스산업의 경우에는 운수 창고 통신 부문이 7.3%로 전기 수도 가스 2.9%, 도소매 음식 숙박-3.7%보다 훨씬 높은 TFP 증가율을 보였다. TFP의 결정요인에 대한 실증분석 결과, R&D와 TFP와의 상관관계는 전반적으로는 유의성이 검증되지 않은 정(+)의 상관관계로 나타났으나, 전체 종사자 중 자영업주 및 무급가족 종사자수를 산업별 영세성을 나타내는 대리변수로 사용한 모델에서의 유의한 부(-)의 상관관계를 보였다. 한편 산업별 고유의 규모의 영세도를 대리하는 변수들의 추정 계수의 부호는 일관되게 한 산업의 규모의 영세도가 높을수록 그 산업의 TFP 증가율이 낮아짐을 나타내는 결과를 얻을 수 있었다.
티벳산 발효유로부터 분리한 Candida kefyr TFP7의 항균활성 및 항암활성을 검토하기 위하여 PDA배지를 이용한 십진 희석법에 의해 10균주(TFP1∼10)를 분리하여 몇 종의 병원균과 식중독균, 식품과 관련이 있는 세균, 효모, 곰팡이, 녹조류 및 토양으로부터 분리한 방선균 등 18균주에 대하여 항균활성을 조사하였으며, 또한, 9종류의 인체 암세포주에 대하여 항암활성을 비교하였다. 항균활성 검사에서는 Gram 양성균 중 iwicrococcus iuteus ATCC l1880에 대하여 분리균주 (TFP2∼10)와 방선균인 Styeptomyces murinus JCM 4333에 패하여 분리균주(TFP6∼10)가 뚜렷한 생육억제효과를 나타내었다. 한편, 항암활성 검사에서는 SNU-5(human stomach carcinoma), SW-534(human larynx carcinoma)에 대하여 분리 균주(TFP1∼10) 모두 각각 60%, 70%이상의 생육억제 효과를 나타내었다. 특히, 균주 TFP7은 SNU-5, SW-534에 대하여 각각 77.5%, 76.5%의 가장 우수한 생육억제 효과를 나타내었다.
According to the macroeconomic allocation efficiency measure, particularly based on the methodology of Hsieh and Klenow (2009), Korea's allocation efficiency in the manufacturing industry deteriorated in the 2000s compared to that in the 1990s. This study compares the potential TFP gain when resource allocation is removed, an indicator of allocation inefficiency according to Hsieh and Klenow (2009), and the productivity dispersion in the Korean manufacturing industry. It finds that the TFP gain may be better explained by TFP dispersions rather than proxies related to factors of distortion. The findings imply that we should investigate the sources of TFP dispersion rather than the sources of distortion to explain increases in the TFP gain (or TFP loss), which is considered as allocation inefficiency in the literature.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권2호
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pp.411-417
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2021
This study aims to estimate the production function and total factor productivity (TFP) of Vietnamese seafood processing firms. At the same time, the study analyses the impact of internal factors of firms and the quality of economic institutions on the TFP of the Vietnamese seafood processing industry. The study uses the Function Control (FC) approach in TFP estimation and the Feasible Generalized Least Squares (FGLS) regression model in the analysis of factors affecting TFP. The study was carried out on the census data of enterprises of the Vietnamese seafood processing industry collected by the Vietnamese General Statistics Office and Provincial Competitiveness Index data of Vietnam Chamber of Commerce and Industry in the period from 2013 to 2018. Estimated results from the models show that: i) Vietnamese seafood processing firms are, currently, mainly labor-intensive, the TFP contribution and output is only about 2.258. ii) Factors such as the firm's age, firm's size, and the firm's ownership affect TFP. In which, firms that have few numbers of years of operation, small and medium firms, and private firms have low TFP. iii) Institutional quality and the provincial business environment have a positive impact on the TFP of Vietnamese seafood processing firms in this period.
단백질은 서열의 disorder 구역이 생물학적 반응을 일으켜 order로 변하는 과정에서 그 기능을 하게 되므로 서열 데이터에서 disorder 구역과 order 구역을 분리하는 것은 단백질의 3차 구조 및 특성을 예측하는데 반드시 필요하다. 따라서 이 논문에서는 효율적인 disorder와 order 구역 분류를 위해서 단백질의 특정 특징에 치우치지 않는 분류 결과를 얻으면서, 분류 속도를 향상 시킬 수 있도록 서열 데이터를 이용한 분류/예측 기법을 제안한다. 출현패턴 기반의 EPs-TFP 기법은 중복 출현패턴이 제거된 필수 출현패턴만을 이용하는 분류/예측 기법이다. 이 분류 기법은 disorder 구역의 서열 출현패턴들을 발견하며, 이러한 서열 출현패턴은 disorder 구역에서는 빈발하지만 order 구역에서는 상대적으로 빈발하지 않는 패턴들이다. 또한 제안 알고리즘의 성능 향상을 위해서 기존의 P-tree, T-tree 개념의 TFP 기법을 확장하여 분류/예측 기법으로 적용하였다. EPs-TFP 기법의 성능평가를 위해서 Disprot 4.9와 CASP 7 데이터를 활용하였고, disorder/order 구역을 분류한 결과, 민감도 73.6, 특이도 69.5, 정확도 74.2를 보였다.
본 연구의 목적은 총요소생산성(TFP)을 성과지표로 사용하여 중소기업에 대한 정부지원 R&D사업을 평가하는 것이다. 총요소생산성을 산출하기 위한 분석 모형은 내생성 문제를 완화한 Levinsohn and Petrin (2003) 방법론이며 분석 자료는 2011년부터 2018년까지 기업회계정보이다. 구체적으로 기업회계정보 자료에 국가과학기술지식정보서비스 내 정부지원 R&D사업의 수혜기업 정보를 연계한 후, 성향매칭과 이중차분법을 이용하여 그 성과를 측정하였다. 실증분석 결과는 크게 4 가지이다. 첫째 생산함수 추정결과, 부가가치 창출 측면에서 총요소생산성의 중요성이 더욱 높아졌다. 둘째 대기업과 중소기업간 총요소생산성 격차는 여전히 확대되고 있다(2011년도 3.72배에서 2018년 5.23배). 셋째 정부지원 R&D사업에 참여하는 중소기업의 총요소생산성은 미수혜 기업에 비해서는 높은 수준이지만, 지원 사업 전까지 전반적인 하락 추세에 있다가 지원 사업 후 상향 추세로 반전되었다. 넷째 지원 사업 후 1년차 수혜 기업의 총요소생산성의 증가폭은 미수혜 기업군보다 크게 나타났으나 성향매칭을 통해 설정한 대조군에 비해서는 작았다. 정부지원 R&D사업에 참여하기 전까지 수혜기업의 총요소생산성이 하락 추세를 나타내는 실증 분석 결과를 고려할 때 중소기업의 R&D지원에 대한 수요와 정부의 정책목적 사이에 근본적인 차이가 있는지 검토가 필요할 것으로 판단된다. 또한 중소기업 정부지원 R&D사업이 단순 시혜라는 인식에서 벗어나기 위해서는 보다 정밀한 제도설계가 필요할 것으로 보인다.
본 논문에서는 특정 지역의 전력 소비 데이터를 이용하여 safe와 non-safe 전력 부하 라인의 차이를 분석하여 정의하고, 출현패턴을 사용하여 잠재되어 있는 non-safe라인을 식별하기 위하여 제한된 메모리에서 효율적으로 패턴을 찾을 수 있는 TFP-tree 기반의 점진적 출현패턴 마이닝 알고리즘을 제안한다. 특히, 두 개의 다른 최소 지지도 값을 사용하여 전력 소비 데이터와 같은 대용량 데이터에서의 마이닝 문제를 해결한다.
The main objective of this study is to determine whether there have been TFP increases in the Korean manufacturing sector due to trade liberalization since the 1990s. Based on the methodology proposed by Pavcnik (2002), which focuses on the channel through which trade liberalization measures enhance overall industrial productivity by triggering the exit of low-productivity firms, this study tests the following two hypotheses: first, the TFP increase in the Korean tradable industry is not higher than that in the non-tradable industry, and second, plants with lower TFP levels did not exit from the tradable industry. Through the rejection of these two hypotheses, it is possible to infer indirectly the effect of trade liberalization on firm productivity rates in Korea since the 1990s. First, this analysis reveals that since the 1990s, the TFP of the tradable sector compared to the non-tradable sector presented a statistically meaningful increase only in the 2000s, when China joined the WTO and trade increased sharply between Korea and China. Secondly, TFP growth in the tradable sector was positively affected by exits, as it was plants with lower TFP levels that ceased to exist.
Purpose - Performance appraisal has a significant influence on the development of low-carbon tourism distribution. Research design, data, and methodology - Data of this study are collected from 27 provinces (cities) of China. SBM-Malmquist model is used to measure the TFP and its dynamic changes of low-carbon tourism distribution; TOBIT model is used to discuss the factors of TFP of low-carbon tourism distribution. Results - The results show that, there are obvious differences among regional TFP of low-carbon tourism distribution, the average change tends to grow positively in general, and the western region grows fastest on average due to the improvement of technical efficiency and technical progress, while there are technical efficiency improvement but technical regresses in eastern and central regions. The economic scale, economic strength, structure of energy consumption, location quotient and government regulation have a significant positive effect on the TFP of low-carbon tourism; energy intensity, industrial structure and opening degree have a negative effect; investments in fixed assets, intensity of R&D fund and urbanization rate have no significant influence on the TFP of low-carbon tourism. Conclusions - Improving the productivity of low-carbon tourism and reducing regional differences are effective ways to develop low-carbon tourism and enhance tourism competitiveness.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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